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微软针对 Windows 11 AI+ PC 设备推出了一项名为 AI Dev Gallery 的新功能，旨在帮助开发者在其应用中集成端侧 AI 功能。该功能已在 GitHub 上开源，为开发者提供了一个强大的本地 AI 开发工具。通过 AI Dev Gallery，开发人员可以轻松尝试各种模型，并根据使用场景整合恰当的 AI 功能。
主要特点
- 丰富的交互式示例：AI Dev Gallery 包含超过 25 个由本地 AI 模型驱动的交互式示例，涵盖了文本、图像、代码、音频、视频以及智能控制等多个领域。
- 便捷的模型探索与下载：开发者可以轻松探索、下载并运行来自 Hugging Face 和 GitHub 的模型，快速找到适合自己项目的 AI 解决方案。
- C# 源代码查看与导出：每个示例都提供了完整的 C# 源代码，开发者可以直接查看并学习如何实现这些 AI 功能。此外，还可以将每个示例导出为独立的 Visual Studio 项目，方便进一步开发和定制。
- 本地模型支持：目前，Windows 11 AI+ PC 设备已支持运行小语言模型（SLM），通过本地调用 AI 模型，响应速度比基于云端的解决方案如 Copilot 或 ChatGPT 更快。
兼容性与系统要求
- 操作系统：AI Dev Gallery 兼容 Windows 10 和 Windows 11 系统，支持 x64 和 ARM64 架构。
- 硬件要求：
- 最低配置：至少 16GB 内存和 20GB 存储空间。
- 推荐配置：如果需要处理更密集的 AI 资源，建议配备 8GB 显存以上的显卡。
实际测试与性能表现
在实际测试中，Windows Latest 使用了一台配置较低的虚拟机（4 核 CPU、4GB RAM）进行测试。结果显示：
- 图像分辨率提升：在不到 30 秒的时间内，将图片分辨率从 23181225 提升到 92724900，内存占用约为 1GB。尽管采样后的文本元素被破坏，导致几乎无法阅读，但这一测试展示了 AI Dev Gallery 在图像处理方面的强大能力。
- 人体姿势检测：在“检测人体姿势”测试中，AI Dev Gallery 准确地识别了一个行走的人，表现出良好的精度和可靠性。
优点与不足
优点
- 快速响应：由于采用本地模型，AI Dev Gallery 的响应速度比基于云端的解决方案更快，适合对实时性要求较高的应用场景。
- 丰富的示例：提供了多种领域的示例，帮助开发者快速上手并理解如何集成 AI 功能。
- 开源与灵活性：GitHub 上的开源代码使得开发者可以根据自己的需求进行定制和扩展。
不足
- 低配环境下性能有限：虽然在低配虚拟机上展示了部分功能，但在处理复杂任务时，性能可能会受到限制。例如，文本元素在图像分辨率提升过程中被破坏，预览和保存功能尚不完善。
- 某些功能仍在优化：部分功能（如预览和保存）尚未完全成熟，可能需要进一步的改进和优化。
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